Humoral Cytokine Levels in Patients with Herpes Zoster: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The neurocutaneous disease caused by the reactivation of varicella-zoster virus (VZV) is called herpes zoster (HZ). The virus remains in the spinal cord back root after the chickenpox disappears. Diminished immune function can reactivate VZV, causing severe neuropathic pain that can last for months or even years, leading to postherpetic neuralgia (PHN), which severely affects the patient's quality of life. Much literature compares various cytokine levels in the body fluids HZ and PHN patients; however, no studies comprehensively evaluate them. Methods: The Cochrane Library, PubMed, Web of Science, and Medline were screened for studies on cytokine levels in body fluids of HZ and PHN patients in the English language. Healthy individuals were selected as the control group, and the standardized mean difference (SMD) between the case and control groups was imputed using a fixed-effects or random-effects model and expressed as a 95% confidence interval (CI). The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess article quality. Results: This meta-analysis included 13 articles with 1373 participants. Compared with the control group, the HZ group had significantly higher levels of interleukin (IL)-4, IL-6, IL-10, Hcy, and C-reactive protein (CRP), whereas the levels of CD3+ T and CD4+ T lymphocytes were reduced. Additionally, PHN patients had significantly higher levels of IL-6 and IL-1β compared with the control group. Conclusion: This meta-analysis provides compelling evidence that CRP, Hcy, IL-1β, IL-4, IL-6, IL-8, and IL-10 are associated with the genesis and development of HZ and PHN. These markers can be used to improve the diagnosis and treatment of these diseases.Furthermore, for making the results more convincing, it is necessary to harmonize sample acquisition techniques and analytical methods and also require larger, more rigorously designed studies with broader subgroups and sex/age-matched controls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».